改进CFA PSO-RBF神经网络:温室温度预测的精确提升
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更新于2024-08-12
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本文主要探讨了"基于改进CFA PSO-RBF神经网络的温室温度预测研究"这一主题。温室温度的精确预测对于科学管理温室环境、提高能源效率以及作物生长有着重要意义。研究者针对这一问题,提出了一个改进的预测模型,利用了收缩因子粒子群优化(CFA PSO)算法与径向基函数(RBF)神经网络相结合的方法。
在模型构建过程中,关键步骤包括利用最大最小距离算法来确定RBF神经网络的隐层节点数量,这有助于优化网络结构以适应复杂的温室温度数据。此外,改进的CFA PSO算法被应用于调整RBF神经网络的隐层基函数中心和场域宽度,通过动态优化搜索过程,找到最佳的参数组合。
该研究通过对比RBF神经网络、PSO-RBF神经网络以及CFA PSO-RBF神经网络的预测精度,来评估新提出的模型性能。实验结果表明,在合理选择神经网络参数的前提下,改进的CFA PSO-RBF神经网络算法表现出更好的预测效果,证明了其在温室温度预测中的优越性。
总结来说,这项工作结合了CFA PSO的优化策略与RBF神经网络的非线性映射能力,为温室环境的智能控制提供了一种有效的预测工具。这对于农业生产、能源管理和环境保护等领域都具有实际应用价值,展示了机器学习,特别是深度学习技术在农业智能化中的重要作用。
2021-09-25 上传
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2021-09-26 上传
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2021-09-26 上传
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Lee达森
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